유전자은행은 1971년 당시 한국과학기술연구소(KIST)의 생물공학부 응용미생물 연구실의 소규모의 미생물 콜렉션으로부터 출발하였다고 볼 수 있다. 1985년 이것을 모체로하여 현재의 유전자은행 사업이 정부로 부터 정식 승인을 받아 한국과학기술원 유전공학센터에 위치하고 있다. 유전자은행(KCTC)는 생명공학 발전에 있어서 절대적으로 필요한 요소인 표준 미생물균주, 동식물세포주, Gene library등의 배양생물및 관련되는 제반정보 등을 수집, 보존, 분양하기 위한 사업과 특허업무의 효율적 관리를 위한 뱅크 시스템의 운영을 목적으로 하고 있다.
지속적인 주택공급 증가에 따라 전반적인 주택보급률은 상승하였으나 주택하위시장별로 수급이 차별화되고, 수요자의 요구도 다양해짐에 따라 주택정책의 수립에 있어서 양적정보 뿐만 아니라 지역적으로 세분화된 주택통계에 대한 질적 정보 수요가 높아지고 있다. 이중 주택공급통계(housing supply statistics)는 건축물의 건설, 사용, 수선 및 보수, 폐기의 각 생애주기(life-cycle)별로 인허가, 착공, 분양, 준공, 입주통계 등을 생산한다. 하지만 통계생산시 발생하는 누락 오기, 정보시스템의 미비 연계부족 등의 이유로 신속하고 정확한 통계 생산이 곤란한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템적 통계 생산방안을 모색하고자 주택공급통계를 중심으로 통계 및 시스템 현황을 분석하고 주택 통계와 GIS를 연계한 통합데이터베이스 구축과 시스템 정비방안을 연구하였다.
최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.
한림 심포지움의 개최 목적은 국내의 일차 유전자원인 자연상태의 동물, 식물, 미생물의 현지내외 보전과 이차 유전자원인 수정란, 인위적 변이종, knockout mutant, 형질전환 생물 등의 보전을 포괄적이고, 체계적이며, 장기적으로 관장하기 위하여 관련 DB를 정보화, 네트워크화함으로써 생물자원의 산업적 이용을 촉진할 수 있는 마스터플랜을 세우고, 국내 생물자원의 발굴, 보존, 분양, 연구, 산업적 이용 등을 체계적이고 효율적으로 진행하기 위한 생물다양성DB 및 네트워크 구축, 부처간 역할 분담과 협력체계 수립, 국가차원의 관련 정보의관리 및 이용체계를 확립하기 위한 중장기적이고 포괄적인 전략을 확립하기 위함이었다.
6. ATC 성공사례 및 국내 현황 중앙대학교 AVID Training Center 1).사 업 명 AVID 미디어 공인 교육 센타 (AVID Tanning Center) 2003년 6월 서울 지역 유일하게 활동시작 2). 사 업 내 용 - 산업용 디지털 콘텐츠의 개발 - 생산 및 리 소스확보 - 디자인. 애니메이션. 영화. 게임 등 콘텐츠 제작에 필요한 다양한 디지털 이미지 음향등 산업용 콘텐츠를 산학협력에 의해 확보 - 공동활용체계 구축으로 디지털 콘텐츠 산업의 경쟁력 강화 - 디지털 콘텐츠 유통 및 전문인력 양성 콘텐츠의 국내 외 유통기반 구축 - 저작권 보호 관련기술의 표준화 지원 및 기술개발 사업지원 - 디지털 영화 제작 산업디자인, 사진, 게임, 디지털 콘텐츠의 기획 -콘텐츠 제작 관련 교육을 통한 콘텐츠 제작자의 저변 확대 - 디지털 콘텐츠 분양 정보 공동체 조성 - 디지털 콘텐츠 경영정보, 마케팅 정보의 공유 - 디지털 콘텐츠 산업 통계 및 지표 연구, 지역별 특성 연구 지원 - 디지털 콘텐츠 산업 관련 정보 네트워크 구축 제공
최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법을 적용하여 우수한 결과를 얻고 있지만, 의학 분양에서는 정확률이 높은 분류기의 획득과 동시에 획득된 분류규칙을 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 사용되는 유전발현 데이터는 데이터내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하여 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전발현 데이터에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 유전자 프로그래밍으로 추출된 특징들을 이용한 암 분류규칙을 생성한다. 림프종 유전발현 데이터에 대하여 실험해본 결과, 90% 수준의 인식 성능을 보였고, 또한 모든 샘플을 완벽하게 분류하는 산술 분류규칙을 발견하였다.
본 논문은 주택 청약 과정의 어려움을 줄이고 부적격 당첨으로 인한 불이익을 방지하기 위해 개발된 청약 자격 진단 알고리즘과 가점 계산 알고리즘의 설계 및 개발 결과를 제시한다. 청약 자격 판단 알고리즘은 적격 여부 판단을 위한 조건을 모두 고려하고, 부적격으로 진단될 경우 사유까지 상세하게 제공한다는 점에서 기존 서비스와 차별성을 가진다. 가점 계산 알고리즘은 자격 진단에서 적격으로 판단된 경우, 사용자 정보로 가점을 계산하고 결과를 제공한다. 분양 방식에 따라 가점 계산 기준에 차이가 있는데, 본 알고리즘은 해당 기준을 모두 고려하여 개발되었다는 점에서 실용적이다.
멀티에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)에서 에이전트는 각자의 목표 달성을 위해 주위 에이전트들과 상호작용하여 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계될 필요가 있다. 이러한 상호작용은 MAS에서의 협동, 공조, 그리고 협상 등의 분양에 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 MAS에서 믿음(Belief), 소망(Desire), 그리고 의도(Intention)를 에이전트 구조의 핵심 요소로 가정하고, FIPA Agent Communication Language(ACL) 사양과 interaction 프로토콜의 변형에 기초하여 BDI 에이전트를 위한 협상 프로토콜을 소개한다. 또한 Java와 Prolog를 결합시킨 InterProlog 프로그래밍 언어로 목표 충돌을 일으키는 BDI 에이전트들을 생성하고 에이전트들이 협상 프로토콜을 사용하여 협상하는 과정을 시험적으로 구현한다.
1997년 11월, 정보통신부가 우리나라의 지상파 DTV방식을 결정함에 따라 한국전자 통신연구원에서는 1998년부터 지상파 DTV송수신 시스템 기술을 본격개발하기 시작하여 1999년 6월 관악산에서 DTV 시험송출을 실시하게 된 바 있다. 이러한 국내 연구개발로 전 량 수입에 의존하던 방송송신 시스템을 완전 국산화할 수 있게 되었으며 이로써 방송 3사가 실시중인 서울지역의 실험방송 송신기를 제외하고는 모든 송신기와 중계기를 경쟁력 있는 국내 제품으로 공급할 수 있는 기회를 갖게 되었다. 개발되고 있는 중계기 기술에는 재생중 계기능, 동일채널 중계기능 등이 적용되고 있으며, 국내 방송환경에 적합한 기술기준을 시험 하고 설정할 수 있는 실험실내 시험장치 역시 포함되어 외국에 의존하지 않고 독자적인 기 술기준의 설정과 적용이 가능하게 되었다. 이와 같이 DTV신호의 송출에 필요한 기술과 시 스템 외에도 DTV 환경에 적용될 양방향 데이터 방송기술, 스튜디오내 편집/제작기술 등이 병행하여 개발되고 있으나 지면상 본고에서는 현재 상용화가 가능한 정도로 개발이 진행된 송출분양의 관련 기술 개발내용을 간략히 소개하고자 한다.
고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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